Comment extraire un tableau avec un OCR IA ?

La donnée financière et comptable des entreprises est souvent perdue dans des tableaux dispersés au sein de fichiers PDF ou d’images.

Grâce à l’intelligence artificielle et aux technologies de reconnaissance optique de caractères (OCR), il est désormais possible d’extraire et structurer automatiquement ces informations, même lorsqu’elles ne sont pas accessibles sous forme de texte.

Ces données peuvent ensuite être structurées pour maximiser leur exploitation, notamment pour réaliser des économies, détecter des erreurs, et optimiser la gestion des dépenses.

Cet article présente les principales techniques utilisées pour détecter et extraire ces tableaux, ainsi que des conseils pratiques pour aider vos développeurs à implémenter ces solutions dans vos projets.

Techniques d'IA pour la Détection et l'Extraction de Tableaux

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur joue un rôle déterminant dans la détection des tableaux. Les méthodes courantes incluent l'utilisation de réseaux de neurones dit "convolutifs" (CNN) pour identifier les structures tabulaires dans les documents.
Ils sont plus efficaces que les réseaux de neurones traditionnels car ils utilisent des filtres qui détectent les motifs locaux dans les images, préservant ainsi la structure spatiale des données.

Technique Clé

YOLO (You Only Look Once)

En quoi ça consiste ?

YOLO est une méthode de détection d'objets qui divise une image en une grille et prédit simultanément plusieurs boîtes englobantes et probabilités de classe pour ces boîtes.

Avantages

La vitesse et précision. YOLO peut traiter des images en temps réel, ce qui est essentiel pour les applications nécessitant une analyse rapide de documents volumineux.

Compréhension du Langage Naturel (NLP)

Une fois les tableaux détectés, l’étape suivante est leur extraction et leur structuration pour rendre exploitables les données qu'ils contiennent.
Les IA appelées LLM (Large Language Model) sont particulièrement performantes dans l'interprétation des données puisqu'elles sont faites pour comprendre le langage humain.

Technique Clé

Transformer Models (e.g., BERT, GPT)

Description

Les modèles transformers sont utilisés pour comprendre le contexte des mots et des phrases dans un tableau, permettant ainsi une extraction précise des données.

Avantages

Ces modèles peuvent traiter des informations complexes et extraire des relations sémantiques et pragmatiques entre les données, rendant l'analyse plus pertinente et précise.

Méthodes Combinées

La combinaison de la vision par ordinateur et du NLP permet d'obtenir les résultats plus robustes.
Par exemple, une approche courante consiste à utiliser la vision par ordinateur pour détecter les tableaux et ensuite appliquer des techniques de NLP pour extraire et structurer les données.

Exemple d'Approche Combinée chez Koncile

Étape 1 : Détection de Tableaux avec CNN : Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour détecter les zones de tableaux dans les documents.

Étape 2 : Extraction de Données avec NLP : Utilisation de modèles de type transformer pour extraire et structurer les données à partir des tableaux détectés.

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Conseils Pratiques pour l'Implémentation

1. Préparation des Données

La qualité des données d'entraînement est cruciale pour les performances des modèles d'IA. Assurez-vous d'avoir un jeu de données diversifié et bien étiqueté. Incluez différents types de documents et de formats de tableaux pour rendre votre modèle plus robuste.

2. Choix des Modèles

• Pour la Détection de Tableaux : Optez pour des modèles CNN bien établis comme YOLO ou Mask R-CNN.
• Pour l'Extraction de Données : Utilisez des modèles transformers comme BERT ou GPT-4, qui ont démontré leur efficacité dans la compréhension du langage naturel.

3. Entraînement et Validation

Séparez votre jeu de données en ensembles d'entraînement et de validation. Utilisez des techniques de validation croisée pour évaluer la performance de vos modèles et éviter le sur-apprentissage.

4. Optimisation et Déploiement

Après avoir entraîné vos modèles, optimisez-les pour une utilisation en production. Cela peut inclure la compression des modèles pour les rendre plus légers et plus rapides, ainsi que la mise en place d'infrastructures robustes pour gérer les demandes en temps réel.